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○川野百合? 1,河?宗?1,沖本祐典 1,中野鐵兵 1,2,??誠 1,2,
近藤育海 3,?崎 稜汰 3,?下裕美 3,坂? 実 3,?川哲司 1
1 早稲??学
2 知能フレームワーク研究所
3北??学
画像情報を用いた
黒毛和牛種の乗駕行動の
検知に関する検討
2
肉牛の発情行動
発情?動
12時間
21?周期
??授精 分娩
280~285?
3
肉牛の発情行動
発情?動
12時間
21?周期
??授精 分娩
280~285?
スタンディング(ST)
マウンティング(MT)
舐め うろうろ 頭突き
発情徴候
4
肉牛の発情行動
発情?動
12時間
21?周期
??授精 分娩
280~285?
スタンディング(ST)
マウンティング(MT)
舐め うろうろ 頭突き
発情徴候
牛の発情行動発見方法
発情発?のための補助道具
基本的には,?農家さんによる定期的な観察
?歩テールペイント
?精度
付け替えが?変
カメラを?いた発情発?
5
設置の?間が少ない
牛の発情行動発見方法
発情発?のための補助道具
基本的には,?農家さんによる定期的な観察
?歩テールペイント
?精度
付け替えが?変
カメラを?いた発情発?
6
設置の?間が少ない
7
スタンディング(ST)
マウンティング(MT)
舐め うろうろ 頭突き
発情徴候
発情強度が強い
『スタンディング?マウンティング』の検知が
画像のみからどの程度できるのか?
乗駕行動検知実験の流れ
8
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
STEP5
?データ収集
?画像の前処理
?乗駕?動検知システム
?実験条件
? 実験結果?分析
乗駕行動検知実験の流れ
9
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
STEP5
?データ収集
?画像の前処理
?乗駕?動検知システム
?実験条件
? 実験結果 ? 分析
?北??学獣医学部の実験?
???和?主体の繁殖種13?15頭
(複数頭のうち1頭のみ発情させる)
単独発情処置 :?PGF2α製剤プロスタグランジンF2α製剤の投与 ,?
膣 内 留 置 型 ? 体 ホルモン製 剤の抜去
?24時間照明点灯
?18:00?6:00の時間に絞る
?カメラ3台から収録
データ収集
10カメラ1 カメラ2 カメラ3
収集画像例 :?
動画データ ラベルデータ
収集環境
ラベルデータ
11
?付時間 ?動者 被?動者 ?動
2016/7/6/18:07 6 15 頭突き
2017/7/6/18;10 6 15 匂い嗅ぎ
2016/7/6/18:12 6 3 ST
2016/7/7/5:48 6 7 舐める
発情?動のラベル例:?
ラベルデータ
12
?付時間 ?動者 被?動者 ?動
2016/7/6/18:07 6 15 頭突き
2017/7/6/18;10 6 15 匂い嗅ぎ
2016/7/6/18:12 6 3 ST
2016/7/7/5:48 6 7 舐める
発情?動のラベル例:?
?
?
?
s=1
s=2
s=60
乗駕行動検知実験の流れ
13
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
STEP5
?データ収集
?画像の前処理
?乗駕?動検知システム
?実験条件
? 実験結果 ? 分析
実験データの前処理
14
① 物体検出アルゴリズムYOLOv3[1]により??頭?頭を?動検出
[1]?J.?Redmon?and?A.?Farhadi,?“YOLOv3:?An?Incremental?Improvement,”arXiv:1804.02767,?2018.
実験データの前処理
15
① 物体検出アルゴリズムYOLOv3[1]により??頭?頭を?動検出
[1]?J.?Redmon?and?A.?Farhadi,?“YOLOv3:?An?Incremental?Improvement,”arXiv:1804.02767,?2018.
実験データの前処理
16
② IOU(フレーム間の領域の重なり)が?定以上の2頭の?を囲う.
実験データの前処理
17
③ ``乗駕?動している (正例)’’??``乗駕?動していない (負例)’’
``?が写っていない (garbage)’’?に?動で割り振る.
乗駕?動していない
(負例)
乗駕?動して る
(正例)
実験データの前処理
18
③ ``乗駕?動している (正例)’’??``乗駕?動していない (負例)’’
``?が写っていない (garbage)’’?に?動で割り振る.
収集された画像データ
19
乗駕?動している
乗駕?動していない
?が写っていない
622枚
9,055枚
904枚
ラベル 枚数
乗駕行動検知実験の流れ
20
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
STEP5
?データ収集
?画像の前処理
?乗駕?動検知システム
?実験条件
? 実験結果 ? 分析
21
乗駕行動検知システム
乗駕?動が起こっている!
運動場内に発情している?がいる!
乗駕行動検知実験の流れ
22
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
STEP5
?データ収集
?画像の前処理
?乗駕?動検知システム
?実験条件
? 実験結果 ? 分析
収集された画像データ
23
乗駕?動している
乗駕?動していない
?が写っていない
9,055枚
904枚
ラベル 枚数
622枚
実験に用いる画像データ
24
乗駕?動している
乗駕?動していない
?が写っていない
9,055枚
904枚
ラベル 枚数
622枚 正例
負例
乗駕?動以外の発情?動は含まれていない
実験データと評価
25
セットNo. 正例 負例
1 101 2,665
2 102 1,851
3 127 1,136
4 96 1,386
5 107 1,215
6 89 1,706
?2016年7??2017年8?に収録された画像
?発情16回分
?6‐fold クロスバリデーション
データセット
評価 Positive?Predictive?Value??/?Sensitivity??/?F‐measure
(陽性判定率)??????????????????(感度)
乗駕行動検知実験の流れ
26
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
STEP5
?データ収集
?画像の前処理
?乗駕?動検知システム
?実験条件
? 実験結果 ? 分析
乗駕行動識別システムにおいて
陽性判定率 0.76 感度 0.64
27
{'C':?10.0,?'gamma':?0.0001,?'kernel':?'rbf'}
F値 =?0.70
真の状態
ST/MT 負例 陽性
判定率
予測
ST?/?MT 399 123 0.76
負例 223 9836
感度 0.64
乗駕行動識別システムにおいて
陽性判定率 0.76 感度 0.64
28
F値 =?0.70
真の状態
ST/MT 負例 陽性
判定率
予測
ST?/?MT 399 123 0.76
負例 223 9836
感度 0.64
{'C':?10.0,?'gamma':?0.0001,?'kernel':?'rbf'}
29
1回の乗駕行動で複数枚取れた場合
?付時間 ?動者 被?動者 ?動
2017/7/6/18:01 6 15 顎乗せ
2016/7/6/20:21 6 10 ST
30
1回の乗駕行動で複数枚取れた場合
?付時間 ?動者 被?動者 ?動
2017/7/6/18:01 6 15 顎乗せ
2016/7/6/20:21 6 10 ST
31
1回の乗駕行動で複数枚取れた場合
乗駕?動と識別
?付時間 ?動者 被?動者 ?動
2017/7/6/18:01 6 15 顎乗せ
2016/7/6/20:21 6 10 ST
0
20
40
60
80
100
実際に起こった乗駕?動の識別結果
乗駕?動 乗駕?動していない
89回
15回
32
切り出された乗駕行動の中で
87%の割合で乗駕行動識別可能
乗
駕
?
動
回
数
まとめ
33
?的
発情している?の乗駕?動(ST?MT)を画像からの検知
結果
乗駕?動単位においては約90%で識別可能
実験?法
特徴抽出器と識別器から成る2段階の乗駕?動識別システム
の構築

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